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实现复杂网络中社区发现的评价函数 Karate Club

于 2012-05-14 发布文件大小:144KB

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代码说明：

实现复杂网络中社区发现的评价函数-模块度(Implement modularity in complex network with matlab.)

文件列表：

Karate Club
...........\(2003)Fast_algorithm_for_detecting_community_structure_in_networks(FN算法).pdf,181339,2012-05-14
...........\dataset
...........\.......\karate.dat,2380,2012-05-14
...........\GetModularity.m,1352,2012-05-14
...........\main.m,386,2012-05-14

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GUISUSAN
边缘是图像最基本的特征，是图像分割的第一步。经典的边缘检测方法如：Roberts，Sobel，Prewitt，Kirsch，Laplace等方法，基本都是对原始图像中象素的小邻域构造边缘检测算子，进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的阀值提取边界。由于这些算法涉及梯度的运算，因此均存在对噪声敏感、计算量大等缺点。在实践中，发现SUSAN算法只基于对周边象素的灰度比较，完全不涉及梯度的运算，因此其抗噪声能力很强，运算量也比较小。并将SUSAN算法用于多类图像的边缘检测中，实验证明该算法非常适合含噪图像的边缘检测。 2 SUSAN边缘检测简介 (err)

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